1. 背景 随着大数据时代来临,人们发现数据越来越多.但是如何对大数据进行存储与分析呢?   单机PC存储和分析数据存在很多瓶颈,包括存储容量.读写速率.计算效率等等,这些单机PC无法满足要求. 2. 为解决这些存储容量.读写速率.计算效率等等问题,google大数据技术开发了三大革命性技术解决这些问题,这三大技术为: (1)MapReduce (2)BigTable (3)GFS 技术革命性:    革命性变化01:成本降低,能使用PC,就不用大型机和高端存储.    革命性变化02:软件容错…

一.分布式存储 NameNode(名称节点) 1.维护HDFS文件系统,是HDFS的主节点. 2.接收客户端的请求:上传.下载文件.创建目录等. 3.记录客户端操作的日志(edits文件),保存了HDFS最新的状态 1)Edits文件保存了自最后一次检查点之后所有针对HDFS文件系统的操作,比如:增加文件.重命名文件.删除目录等 2)保存目录:$HADOOP_HOME/tmp/dfs/name/current 可以使用 hdfs oev -i 命令将日志(二进制)输出为 XML文件 hdfs o…

索引 查看JVM以及SERVLET/接口的情况 动态管理WEB应用 Tomcat自带了一个基于网页的web应用管理工具,可以帮助我们监控&管理部署上去的WEB APP,特别方便!恰好之前碰到的一个相关的BUG,借BUG简略介绍下... BUG的来龙去埋:把Spring Boot融进旧的WEB程序中,不过依然是打包成WAR部署到本地的TOMCAT跑.都一次跑是没问题的!然而日志有点冲突(LOGBACK与LOG4J循环调用),于是我去掉Spring Boot默认的LOGBACK日志改用LOG4J2,…

Hadoop简介和安装及伪分布式 大数据概念 大数据概论 大数据(Big Data): 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产. 主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. 按顺序给出数据存储单位:bit,Byte,KB,MB,GB,TB,PB,EB,ZB,YB,BB,NB,DB. 1Byte =8bit 1KB=1024Byte 1MB=1024KB 1GB=10…

1.Hadoop的生态系统: (1)图1: (2)图2: 图1 和 图2 都是形象说明了Hadoop的生态圈. 2.举例介绍Hadoop生态圈的小工具: (1)Hive工具(中文意思:小蜜蜂) 利用Hive这个工具,不用编写复杂的Hadoop程序,只需要编写一个SQL语句,Hive就会把你编写的SQL语句转化为Hadoop任务去执行. 这样降低使用Hadoop的门槛. (2)hbase 存储结构化数据的分布式数据库 图1: 图2: (3)zookeeper(中文意思:动物管理员) zookeep…

discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目:清洗数据核心功能解说及代码实现http://www.aboutyun.com/thread-8637-1-1.html(出处: about云开发) 我们在进行日志分析的时候,那么日志的数据是杂乱无章的,或则说日志的数据并不是我们都想看到的.所以我们需要对里面的数据进行清洗,说的直白一点就是要过滤里面的字符串.下面便是我们需要过滤的数据: 183.131.11.98 - - [01/Aug/2014:01:01:05 +0800] "GE…

1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a mo…

作者: seriouszyx 首发地址:https://seriouszyx.top/ 代码均可在 Github 上找到(求Star) 最近想要了解一些前沿技术,不能一门心思眼中只有 web,因为我目前对 Java 语言及其生态相对熟悉,所以在网上搜集了 Hadoop 相关文章,并做了整合. 本篇文章在于对大数据以及 Hadoop 有一个直观的概念,并上手简单体验. Hadoop 基础概念 Hadoop 是一个用 Java 实现的开源框架,是一个分布式的解决方案,将大量的信息处理所带来的压力分摊…

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…

本文原名“Don't use Hadoop when your data isn't that big ”,出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio,纽约大学柯朗研究所博士后,搞过高频交易平台,当过创业公司的CTO,更习惯称自己为统计学者.对了,他现在自己创业,提供数据分析.推荐优化咨询服务,他的邮件是:stucchio@gmail.com . “你有多少大数据和Hadoop的经验?”他们问我.我一直在用Hadoop,但很少处理几TB以上的任务.我基本上只是一个大数据新手——…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…

本文原名"Don't use Hadoop when your data isn't that big ",出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio,纽约大学柯朗研究所博士后,搞过高频交易平台,当过创业公司的CTO,更习惯称自己为统计学者.对了,他现在自己创业,提供数据分析.推荐优化咨询服务,他的邮件是:stucchio@gmail.com .       有人问我,"你在大数据和Hadoop方面有多少经验?"我告诉他们,我一直在使用Hadoop…

大数据时代,我们为什么使用hadoop 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样性,是说数据可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片…

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…

J2EE 框架Spring 开发框架 + SSH or SSM Lucene 索引和查询IKAnalyzer 分词Webmagic 爬虫 ETL工具:KettleSqoop 结构化数据库-hadoop数据萃取.可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 结构化数据库MySQL Oracle 需要关注的大数据系统:Hadoop HDFS 分布式文件系统Hadoop HBASE or Cassandra…

随着近几年计算机技术和互联网的发展,“大数据”这个名词越来越多进入我们的视野.大数据的快速发展也在无时无刻影响着我们的生活. 那大数据究竟是什么呢? 首先,看看专家是怎么解释大数据的: 大数据就是多,就是多.原来的设备存不下.算不动. ——啪菠萝·毕加索 大数据,不是随机样本,而是所有数据:不是精确性,而是混杂性:不是因果关系,而是相关关系.—— Schönberger 顾名思义“大数据”,从字面意思来理解就是“大量的数据”. 从技术的的角度来解释,大数据就是指无法在一定时间范围内用常规软件工具…

相关文章链接 CentOS6安装各种大数据软件 第一章:各个软件版本介绍 CentOS6安装各种大数据软件 第二章:Linux各个软件启动命令 CentOS6安装各种大数据软件 第三章:Linux基础软件的安装 CentOS6安装各种大数据软件 第四章:Hadoop分布式集群配置 CentOS6安装各种大数据软件 第五章:Kafka集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第六章:HBase分布式集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第七章:Flume安装与配置 CentOS6安装各…

博客已转移,请借一步说话.http://www.daniubiji.cn/archives/538 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样…

hadoop 的计算特点:将计算任务向数据靠拢,而不是将数据向计算靠拢. 特点:数据本地化,减少网络io. 首先需要知道,hadoop数据本地化是指的map任务,reduce任务并不具备数据本地化特征.      通常输入的数据首先将会分片split,每个分片上构建一个map任务,由该任务执行执行用户自定义的map函数,从而处理分片中的每条记录.      那么切片的大小一般是趋向一个HDFS的block块的大小.为什么最佳的分片大小是趋向HDFS块的大小呢?是因为这样能够确保单节点上最大输入块…

一.什么是Shuffle yarn-site.xml文件配置的时候有这个参数:yarn.nodemanage.aux-services:mapreduce_shuffle 因为mapreduce程序运行在nodemanager上,nodemanager运行mapreduce程序的方式就是shuffle. 1.首先,数据在HDFS上是以数据块的形式保存,默认大小128M. 2.数据块对应成数据切片送到Mapper.默认一个数据块对应一个数据切块. 3.Mapper阶段 4.Mapper处理完,写到…

一.分析Mapreduce程序开发的流程 1.图示过程 输入:HDFS文件 /input/data.txt Mapper阶段:  K1:数据偏移量(以单词记)V1:行数据 K2:单词  V2:记一次数 Reducer阶段 : K3:单词(=K2) V3:V2计数的集合 K4:单词  V4:V3集合中元素累加和 输出:HDFS 2.开发WordCount程序需要的jar /root/training/hadoop-2.7.3/share/hadoop/common /root/training/h…

一.概述. MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型.Hadoop能够执行由各种语言编写的MapReuce程序.MapReduce分为Map部分和Reduce部分. 二.MapReduce的机制 MapReduce分为几大过程input.Mapper.shufle.reduce.output 1.input阶段是指将原始文件复制到HDFS中. 2.通过Mapper来处理成目标所须要的key-value形式然后进行排序,Map相当于把源数据进行整理成目标数据所须要的数据材料.把多余的数据去…

Spark SQL:类似Hive ======================================================= 一.Spark SQL基础 1.什么是Spark SQL? (*) Spark SQL is Apache Spark's module for working with structured data. (*) 处理结构化数据的引擎 (*) 底层:依赖RDD,把SQL语句转换成一个个RDD,运行在不同的Worker节点上 (*) 特点: (1)容易集…

新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能. 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体.3D打印机.物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能.另一方面,云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的…

前言 上篇文章中讲到,在智能电网的控制与管理侧中,数据的分析和挖掘.可视化等工作属于核心环节.除此之外,二次侧中需要对数据进行采集,数据共享平台的搭建显然也涉及到数据的管理.那么在智能电网领域中,数据工程到底是如何实施的呢? 本文将以IBM的Itelligent Utility Network产品为例阐述智能电网中的数据工程,它是IBM声称传统电网向智能电网转变的整体方案(看过上篇文章的童鞋想必会清楚这样的说法是片面狭隘的,它只能算是智能电网中的数据工程). 另一方面,如今是一个数据爆炸的时代,…

跟上节奏 大数据时代十大必备IT技能 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能. 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体.3D打印机.物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能.另一方面,云…

[问题描述]:客户端使用curl命令向nginx请求数据,当返回数据量较大时,数据被截断,客户端无法获取完整的数据. [问题原因]:nginx配置文件中包含了proxy_buffer_size.proxy_buffers两个配置字段,其中proxy_buffer_size用来接收后端服务器response的第一部分,proxy_buffers用来设置读取被代理服务器的缓冲区数目和大小,如果proxy_buffers关闭,nginx不会等到所有后端数据都被获取到之后才返回,而是尽快将接收到的数据传…

前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT ~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE…

最近由于某大型网站社区论坛运行效率比较低用户反馈论坛有些卡需要对系统进行优化,论坛性能影响了公司的形象还有网站的流量,当然这也会影响到公司的收入,而且后期还需要长期维护网站的社区论坛服务. 1:并发访问的人多,其实访问的人少,偶尔才被请求几次页面,那是性能一般不会受到多少影响,也没什么技术高要求凑合能用就可以了. 2:数据量庞大,访问的人多了,自然数据积累也多了,持续几年每天上千人留言后,这数据量就很庞大了. 3:系统稳定运行了好几年,不能轻易修改,积累了不少个性化的业务数据.个性化的程序逻辑,…

据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是主键,vtype是int,vtype是索引. 最后collect 为 10万条记录,看下面这条sql语句: select id,title from collect limit 1000,10; 很快:基本上0.01秒就OK. 再来看这条语句: select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始分页,…